🤯⚡️Nu har AI agens, men har du?

Känslan av fri vilja skapar handlingskraft. Detta förändrar ju allt!

Det här är nyhetsbrevet där Tomas Seo, innovationsstrateg på Phorecast, avslöjar händelser, upptäckter och ny teknik som får honom att utbrista: Detta förändrar ju allt! Du prenumererar på det här för att fortsätta vara steget före med de senaste trenderna och få konkreta tips för att framtidssäkra dig och din organisation. Har du fått det här av en vän? Då vill du kanske starta en egen prenumeration?

---

Vad har hänt?

- Alla kan koda med hjälp av AI-agenter

Linus Torvalds (kodaren av ursprungliga kärnan till Linux, som till exempel finns i alla Androidtelefoner), fick nyligen frågan om han tror att AI kommer förändra hur programmerare kodar. Han är försiktigt positiv och svarade att hans erfarenhet är att de flesta buggar inte är supersvåra att hitta. Han menar att buggar oftast är tankefel som inte följer de vanliga mönstren för hur kod borde se ut. Torvalds fortsätter och beskriver att kodare redan idag använder verktyg som varnar för uppenbara buggar och tycker inte det är särskilt konstigt att dessa verktyg implementerar LLM (generativ AI) för att bli bättre på att varna för ovanliga mönster i kodning. Verktygen för att koda kommer förenkla kodning.

Bill Gates går ett steg längre. Han drömde om mjukvara som gjorde uppgifter åt oss redan 1994 när han skrev sin första bok The Road Ahead. Nu 30 år senare är han övertygad om att dagens AI-tech kan leverera AI agenter som klarar av att koda själva. Han förutspår att AI agenter som förändrar techindustrin radikalt kommer att finnas tillgängliga för alla inom fem år.

Agents are not only going to change how everyone interacts with computers. They’re also going to upend the software industry, bringing about the biggest revolution in computing since we went from typing commands to tapping on icons.

Gates ser på AI agenter som ett skifte från att vi utifrån ett behov vi har letar efter färdiga appar utvecklade av mjukvaruföretag (som Microsoft) som löser den typen av problem till att vi beskriver vårt unika problem för vår AI agent som sedan utvecklar en app som löser exakt det unika problemet vi beskrivit.

In the computing industry, we talk about platforms—the technologies that apps and services are built on. Android, iOS, and Windows are all platforms. Agents will be the next platform.
To create a new app or service, you won’t need to know how to write code or do graphic design. You’ll just tell your agent what you want. It will be able to write the code, design the look and feel of the app, create a logo, and publish the app to an online store. 

Jensen Huang hårdvarudesigner som startade NVIDIA (ledande hårdvaran som krävs för att träna alla generativa AI-modeller), ser en liknande framtid. Han avrådde nyligen från att ens lära sig att programmera datorer. Allt som krävs för att bygga kod är vårt vanliga språk och AI-agenter bygger det vi vill åt oss.

Detta förändrar ju allt

Ickekodare bygger sina egna appar. Det tycker ju jag är coolt, men det kräver en enorm omställning. Kommer du ihåg när iPhonen kom och alla pitchade app-idéer till varandra? Tänk om det fanns en app som kunde säga vilken uteservering som har sol just nu (det var den vanligaste jag hörde) Ja, den borde något göra! Snart är den någon du. Vi återkommer till det men först, vad menar vi med AI-agent?

En AI-agent kan skapa en plan för hur hen tänker lösa en uppgift. AI-agenten kommer ihåg vad hen har gjort tidigare, både tidigare misslyckade försök och slutsatser som hen kom fram till. AI-agenten kan dessutom använda verktyg, så den kan utföra sin plan genom att interagera med världen utanför sin egen miljö. Vissa AI-agenter kommer till och med att kunna koda nya verktyg de behöver. För det viktigaste av allt – en AI-agent har agens.

Agency, eller agens som det sociologiska begreppet heter på svenska, är när en person kan agera på egen hand. Hen har självbestämmande och resurser att uppfylla hens egna mål. En proxy-agent är någon som fått agens från en chef eller en organisation att utföra uppgifter. Inom sociologi är agens ett viktigt begrepp för om människor i ett samhälle känner hög grad av agens så kan de utmana samhällets normer och skapa förändring. På ett filosofiskt plan så handlar agens ytterst om vår tro på om fri vilja existerar – skriver jag det här nyhetsbrevet för att jag vill eller har samhällets struktur lett till att just jag får/vill göra det?

För det mesta är den här typen av filosoferande roligt tidsfördriv under alldeles för sena kvällar (kanske samma typer av kvällar som de när vi pitchade app-idéer), eller vansinnigt flummigt, lite beroende på hur man är lagd. Men den praktiska tillämpningen kommer att bli uppenbar nu när vi får AI med aningen högre agens. För agens är kontroversiell, inom sociologin förknippas begreppet med att förstå hur människor känner kraft att göra uppror mot samhällssystemets orättvisor. När en person känner agens så kan hen inspirera till revolution.

Men även om jag är övertygad om att Bill Gates har rätt i att AI-agenter kommer att demokratisera vem som kan skapa en app så är jag inte särskilt orolig över att ge agens till AI. För även AI med hög grad av agens är en del av ett samhällssystem med olika regler. Både programmeringens algoritmer och våra prompter är styrmedel. Men AI bygger också på stora mängder träningsdata. Dessa data är inte skapade i ett vakuum utan är också en produkt av vår kultur, med både våra mänskliga värderingar och våra mänskliga tillkortakommanden. Enligt modern sociologi är det motsättningar och brister i regelverket (samhällsstrukturen) som ger upphov till agens. Så den enda egentliga friheten vi har att välja våra handlingar är de som bristerna i vårt samhällssystem tillåter. Ju färre ologiska motsättningar i systemet, ju mindre grogrund för agens. För AI-agenter skulle det betyda att ju mer frihet vi ger dem, desto mer kommer de vara bundna av exakt samma moraliska regelverk som resten av människorna (på gott och ont).

Men om app:eran skulle lösa sol på uteserveringar och internet of things skulle ge oss kylskåp som skulle automatisera vår shoppinglista så verkar det som att det bästa vi kan komma på att AI-agenter ska hjälpa oss med är att boka en semesterresa (för det är det alla exemplifierar med)? Jag undrar om det betyder att alla inom tech är utarbetade och det enda i livet som de behöver hjälp med är att få till sin semester? Eller har de ingen kontakt med verkligheten och tror att det är det som vi alla drömmer om att få hjälp med? Visst, vi vet att det kan vara en mardröm att förstå olika hotellsystem för bokning och poängrabatter med deals för flygbiljetter. Så om AI skulle klara av det skulle det vara ett bevis på att AGI har uppnåtts samtidigt som det skulle bevisa att AI inte alls är som vi människor om hen skulle klara det utan att få raseriutbrott. Men de flesta av oss letar efter businessexempel. Så här kommer tre exempel på hur AI-agenter kan förändra vårt arbetsliv.

1. Repetitiv administration

Alla arbetsuppgifter som känns repetitiva, men som ändå kräver att du använder flera olika system för att utföra, de kommer AI-agenter kunna göra åt oss.

Exempel på användning inom tjänstesektorn är när vi har uppgifter som kräver att vi slår upp något på Internet innan vi går vidare. Till exempel om du har en epostlista i Excel och du ska komplettera de som har en företagsadress med företagets omsättning som du slår upp i en webbläsare. Logiken är enkel men det är enklare att sortera det själv än att be IT utveckla något som ska automatisera det åt oss. AI-agenter kommer kunna styra din dator på exakt samma sätt som du (om du vill) och göra uppgiften direkt i det verktyg du vanligtvis använder. Så om du kan beskriva ungefär vad den ska göra så kommer den att kunna göra det åt dig. (Försök få din IT-avdelning att ta över din datorskärm och göra exakt vad du tycker de borde göra)

2. Research

Alla arbetsuppgifter där du behöver söka upp ny information och jämföra med urvalskriterier kan en AI-agent underlätta. Efter att hen hittat information som matchar dina kriterier så kan den rangordna vilken information som är värd att gå igenom av dig och varför.

Exempel på användning inom rekrytering kan det vara att gå igenom Linkedin-kontakter för att få fram en lista på tre kandidater som har bäst kvalifikationer enligt en lista på kriterier. (Initial testning visar att konceptet fungerar redan idag, men jag har inte Linkedin PRO så jag har bara kunnat testa på mina egna kontakter)

3. Initial utforskning (brief/avgränsning för idégenerering)

Alla arbetsuppgifter där det finns fler olika vägar att välja att utforska än vad du har tid med kan AI-agenter skapa underlag för. De kan skapa beslutsunderlag för att ge dig en snabb uppfattning om vilka vägar som skulle kunna vara mer intressanta än andra att fördjupa dig i.

Exempel på användning för en designer kan det vara ett AI-agentsystem som först genererar fram tusentals olika oväntade designlösningar där bokstäverna A och I sätts ihop till en symbol som får mottagaren att tänka på kärlek. AI-agenterna fortsätter sedan att utvärdera vilka tio designlösningar som är värda att utforska vidare genom att simulera en marknadsundersökning där tusentals personer med olika smak poängsätter.

Mitt första AI-experiment med agenter var med AutoGPT för drygt ett år sedan. Det var lite bökigt att installera, men görbart även för en ickekodare. Efter det så satte jag igång den på att bygga en klon av den klassiska Super Mario level 1. AutoGPT slurpade upp 1000 kronors API-tid från OpenAI på några minuter och koden blev inte i närheten av körbar så jag avbröt experimentet utan att veta hur nära den skulle komma om jag hade haft en högre budget. Vad jag lärde mig var att AutoGPT själv kunde ladda ner och installera olika kodbibliotek på min dator, vilket kändes otroligt stort. Om en AI-agent efter att den researchat ett ämne förstår att den behöver expandera sin verktygslåda så gör den det. Ettrig var den också, när du sett en AI-agent i vad för oss människor är en rasande fart, hitta nya angreppssätt för att lösa ett problem om och om igen så förstår du att manuellt arbete inte har en chans mot AI-agenter. Ända sedan dess har AI-agenter legat högt på min lista över tech som jag bevakar för att förstå vilka möjligheter som är tillgängliga redan nu. Det finns två olika användningsområden för AI-agenter som jag själv tycker är extra intressanta. Kopiering av mina arbetsprocesser och storskalig simulering av scenarion.

Kopiering av hur jag själv gör uppgifter är definitivt användbart, och speciellt värdefullt kommer det att vara när jag kan kopiera hur jag utvärderar vad som är hög och låg kvalitet. Utan utvärdering är det bara automatisering, och det för mig är det mest spännande med generativ AI. Inte så mycket automatisering av produktion av saker som vi vet exakt hur vi vill att de ska bli utan automatisering av betygsättning av något som modellen aldrig tidigare har stött på.

Storskalig simulering av scenarion möjliggör att göra sociala experiment och utforska tjänstedesign. Vi har sett några forskningsprojekt som använder den här tekniken. Det senaste var en simulering av ett sjukhus för att testa och optimera arbetsflöden. Jag själv är mest intresserad av påverkan och hur introduktion av nya idéer (eller produkter) förändrar värderingar. 

Jag kan inte riktigt göra det jag vill med AI-agenter än (i alla fall inte till ett rimligt pris), men jag är lika övertygad som Bill Gates om potentialen. När AI-agenter blir enklare och billigare att använda så kommer du att bygga appar utan att du tänker på det. Du kommer förmodligen inte ens att återanvända din app, utan den löser ett tillfälligt problem och nästa gång som du vill lösa ett liknande problem kommer du inte uppdatera din gamla app utan istället bara be din AI-agent att skapa en helt ny. Bill Gates har pratat om agenter i 30 år, Sam Altman började prata om AI-agenter som nästa steg i AI-utvecklingen förra året. Google gick all in på AI-agenter som begrepp på sin utvecklarkonferens. Det kommer en period nu när AI-agenter är inbyggda i slutna system (som Microsoft Copilot, ChatGPT och Devin). Men de kommer inte att stanna där, för med techbolagens AI-agenter kommer vi så småningom enkelt att kunna bygga våra helt egna system för AI-agenter. Dessa kommer bli så bra som vårt gemensamma samhällssystem tillåter dem att vara. 

För oavsett om vårt samhälle deterministiskt formar oss och endast tillåter agens på grund av inbyggda motsättningar och problem och vår fria vilja egentligen är en illusion så finns det tydlig forskning på att vi människor mår bäst av att känna agens. Först när vi känner oss fria att göra det vi vill göra så skapar vi värdefulla resultat, detsamma kommer gälla AI-agenter, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Idag klarar de flesta toppmodellerna av AI-chattbottar att leverera ett fungerade Snake-spel. Det blir lite blandad kvalitet, men de flesta försök ger både poängräkning, tangentbordskontroll för att styra och starta en ny omgång vid game over. Så här kan det se ut.

Det är inte spelet i sig som är imponerande, det är att det räcker med den enkla prompten: Make a snake game in python. Med flera AI-agenter som jobbar tillsammans med olika kompetens och verktyg så är det redan idag möjligt att göra kvalificerade uppgifter.

Just nu är det inte teknisk kompetens som hindrar AI-kunniga människor från att använda avancerade AI-agentstrukturer för att göra kvalificerade uppgifter. Det är kostnaden för att köra dem. Men på ett år har kostnaden mer än halverats, och AI-modeller som man kan köra lokalt (endast elkostnad för den lokala datorn) har bara några procentenheter kvar till att vara tillräckligt bra för extremt avancerade uppgifter. Nästa tröskel för avancerad användning av AI-agenter kommer istället att vara den tid det tar att köra dem lokalt jämfört med att betala för en kommersiell AI-agent.

Planera

Agens är något alla moderna organisationer förväntar sig av anställda numera. Men uppgifter är löst formulerade, ansvarsområdena är luddiga och få har inflytande över vilka resurser de faktiskt kan ha till förfogande för att lösa det de beslutar sig för att kalla sina ansvarsområden. Så agens blir ett krav ledare ställer men inte sällan utan att medarbetare känner att de får ökad kontroll över resurser. För att äkta känsla av agens ska uppstå behöver organisationen tydligt förmedla att med ökade krav på initiativ så följer också ökat inflytande över hur medarbetare kan ta initiativ till att prioritera sin tid och sin budget. Det behövs också ett tydligt övergripande syfte som skapar meningsfullhet. Först då kan motsättningarna mellan organisationens ineffektivitet och uppfyllande av det högre syftet skapa medarbetare med agens. Medarbetare som bryter mot de etablerade processerna och hittar nya innovativa sätt att uppfylla organisationens högre syfte. Det kräver alltså att de styrande behöver se alla brott mot regler som fantastiska möjligheter att hitta något bättre. Detta kommer att gälla extra mycket nu när medarbetare kommer hitta på nya egna verktyg för att göra sitt jobb. När det gäller AI så är ett tydligt råd att underlätta för era medarbetare att kunna betala för nya AI-verktyg utan tunga inköpsprocesser och inväntande av policybeslut. (de skulle också enklare kunna få betala för nyhetsbrev som inkluderar fortbildningsföreläsningar *wink-wink* )

Gör

Fundera över vad du skulle vilja att AI-chattbottarna skulle kunna göra på uppdrag av dig? Men planera din semester själv. Invänta inte att en AI-agent ska göra det åt dig för de kommer aldrig att klara av det ens om de blir medvetna supervarelser. 😅

Länkar

Bill Gates skriver om AI-agenter
https://www.gatesnotes.com/AI-agents

Linus Torvald svarar på sin syn på AI i en intervju

NVIDIAs grundare Jensen Huangs numera berömda råd. Don’t learn to code. (Vad han egentligen var ute efter var dock inte bara att vi inte kommer behöva koda. Om man lyssnar på hela talet och inte bara lyfter citatet ur sitt sammanhang så ville han berätta att han själv skulle satsa på att studera biologi och hur människan fungerar. Enligt honom är det där som den intressantaste utvecklingen kommer finnas.)

Cognition Labs jobbar på Devin, en AI-plattform för kodning. Den hyllades när de släppte en demo. Den debunkades som fejk på Youtube men återfick legitimitet igen förra veckan när Microsoft annonserade att utvecklare ska få hjälp av Devin med integrering av Microsofts tjänster.
https://x.com/cognition_labs/status/1792988218750603764

Economist skriver om AI-agentstrukturer (paywall)
https://www.economist.com/science-and-technology/2024/05/13/todays-ai-models-are-impressive-teams-of-them-will-be-formidable

Ett av mina tidigare nyhetsbrev gick igenom två andra tidiga AI-agentsystem ChatDev och Microsofts AutoGen v1.
https://dettaforandrarjuallt.substack.com/p/din-mamma-har-ai-nu

Sedan sist vi hördes

Ett av mina första nyhetsbrev handlade om AI-agenter som simuleringar av beteende och min föreläsning för betalande prenumeranter idag (torsdag) klockan 12 kommer att fördjupa sig kring AI-agenter och vad jag lärt mig av olika experiment jag har gjort sedan dess. Jag kommer också gå igenom hur du kan komma igång att göra dina egna GPT:er. Det är ju ändå någon slags förstadium till AI-agenter. Jag har skrivit om Open AIs GPT:er tidigare, men i och med att även de som inte betalar för OpenAIs tjänster numera kan använda GPT:er så ökar hur många som kan använda dina egenutvecklade GPT:er kraftigt.

Frida Mangen och Sofia Akhter intervjuade mig om AI-agenter som medarbetare i sin podcast AI för folket. Den finns där poddar finns, till exempel här:

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som är intresserad av att veta mer om AI-agenter? Eller kanske någon som är intresserad av vad sociologi och organisationsteori har med AI-agenter att göra? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Någon som inspirerar mig är Elza Dunkels. Hon är forskare, författare och enligt henne själv lite ofrivilligt debattör. I sin senaste bok Skärmstark tar Elza upp att paniken över skärmtid och hur digitalisering påverkar barn inte är konstruktiv utan bidrar till att barn och unga lämnas ensamma att själva hantera den nya tekniken och problem som den medför. I boken utlovas vi hitta tankeverktyg för att kunna bli ett bättre stöd för barn och unga. Inte nog med det, hon har också ett nyhetsbrev! I sitt senaste utskick berättar hon att hon kommer släppa Skärmstark som ljudbok och om du prenumererar kommer du att få ta del av den som podcast. Do it!

Skärmstark blir ljudbok och podcast

Har du själv någon intressant AI-nyhet (eller annat spännande) som du vill tipsa om eller diskutera? Dela den i vår Facebookgrupp https://www.facebook.com/groups/1673478106390188/
Välkommen!

Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):